工程应用

双节棍「大师」鱼佬亲传武功秘籍：如何进行一场数据挖掘算法竞赛？

当我们掌握了一定的机器学习和数据挖掘基础理论后，参加一场数据算法竞赛可以接触真实的业务和数据，将理论知识过渡到工程应用，同时可以在竞赛过程中进行反复地思考，强化对理论知识的理解。
Datawhale·2022-10-01 07:08

s型增长的matlab曲线图,matlab拟合s型曲线

MATLAB曲线拟合工具箱做曲线拟合在实际的工程应用领域和经济应用领域中...matlab曲线拟合实例_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。
李泽维·2022-09-30 13:11

【Scaled-YOLOv4】

尽管在算法设计上，该文并没有带来重要亮点，但从工程应用的角度讲，Scaled-YOLOv4还是不错的，尤其是YOLOv4-tiny，其设计不仅考虑到计算量和参数量还考虑到内存访问。
咖啡味儿的咖啡·2022-09-22 11:17

基于粒子群优化算法的BP神经网络预测模型（Matlab代码实现）

目录1概述2粒子群优化算法3BP神经网络4PSO优化BP网络算法5Matlab代码及文章6运行结果7参考文献8写在最后1概述在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统的状态方程复杂,难以准确的用数学方法建模
科研研习社·2022-09-16 10:20

操作系统大全

Unix作为一种开发平台和台式操作系统获得了广泛使用，目前主要用于工程应用和科学计算等领域。
MYMOTOE6·2022-09-12 17:48

软件工程应用与实践（10）-Open3D ML（1）

2021SC@SDUSCopen3dOpen3DML是Open3D的一个扩展，用于3D机器学习任务。它建立在Open3D核心库的基础上，并使用机器学习工具对其进行扩展，以进行3D数据处理。要使用它，需要使用PyTorch或TensorFlow安装Open3D，并查看Open3D-ML。后面将对与Open3D-ML相关的python-open3d-ml-tf-python-layers中的代码进行分
qq_45807222·2022-09-11 07:44

spring-security-oauth2之AuthorizationServerConfigurerAdapter浅析

在java开发中，安全框架作为必备组件，典型的安全框架是采用SpringSecurity，在工程应用中又会引入Oauth2+Jwt组件，下面就聊聊配置Oauth2服务时的配置类AuthorizationServerConfigurerAdapter
ldcaws·2022-09-02 16:07

【MATLAB的方程组求解】

Matlab求解方程组一，方程求解原理二，求解方程组2.1逆矩阵法求解方程组2.1方程组解的判断2.3LU分解法求解方程组一，方程求解原理无论工程应用问题，还是数学计算问题，方程组都是解决问题转化的重要途径之一
书中藏着宇宙·2022-08-30 07:43

YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（中）

YOLO-Fastest在海思平台的部署（上）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（中）YOLO系列（v1~v3）的学习及YOLO-Fastest在海思平台的部署（下）文章目录声明2工程应用分析
燕卫博·2022-08-30 07:03

Python random库的使用

random库采用梅森旋转算法（Mersennetwister）生成伪随机数序列，可用于除随机性要求更高的加解密算法外的大多数工程应用。
小嗷犬·2022-08-21 07:29

python语言语块句的标记_《自然语言处理理论与实战》

针对这一情况，作者结合教学经验和工程应用编写此书。《自然语言处理理论与实战》讲述自然语言处理相关学科知识和理论基础，并介绍使用这些知识的应用和工具，以及如何在实际环境中使用它们。
weixin_39864738·2022-08-20 07:14

软件工程应用与实践（八）：Paddle OCR文字识别器策略六

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略1.2本文介绍策略二、CTC介绍2.1CTC是什么2.2为什么选用CTC2.3CTC算法原理实现流程具体细节及过程CTC怎么做2.4CRNN和CTC总结三、CTC代码实现3.1代码位置3.2关键代码总结一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模型大小。下面是PP-OCR文字识别器所采用的九
pinkray_c·2022-08-18 07:24

软件工程应用与实践（五）：Paddle OCR文字识别器策略三

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.PP-OCR文字识别策略2.本文策略简介为什么要数据增强数据增强测试流程图像领域的数据增强PP—OCR数据增强策略简介二、BDA和TLA介绍1.数据增强方法的总览介绍2.TLA相关传统数据增强方法的不足TLA算法的优点TLA算法介绍3.TLA的实现与结果总体框架增强模块联合训练方案三、主要代码分析1.图像文字处理2.文字识别处理总结一、前情回顾1.PP-
pinkray_c·2022-08-18 07:54

软件工程应用与实践（七）：Paddle OCR文字识别器策略五

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略1.2本文介绍策略二、PP-OCR中CRNN与attention2.1CRNN和attention2.2为什么PP-OCR选用CRNN2.3CRNN介绍2.4CRNN执行流程2.5CRNN所涉及的PP-OCR文字识别模型优化策略三、PP-OCR中特征图解析策略实现与代码分析3.1特征图解析策略实现步骤3.2特征图解析策略的代码实
pinkray_c·2022-08-18 07:54

软件工程应用与实践（三）：Paddle OCR文字识别器策略一

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾：文字识别器模型的策略介绍1.文字识别器的总体策略选用回顾简单介绍2.本人负责的文字识别器模块策略3.本文所介绍的文字识别器模块策略二、PaddleOCR组网介绍1.组网包目录介绍2.组网包中本次分析的关键部分三、主要策略与代码解释1.轻主干策略总结一、前情回顾：文字识别器模型的策略介绍1.文字识别器的总体策略选用回顾策略的选用主要是用来增强模型能力和减少模
pinkray_c·2022-08-18 07:54

软件工程应用与实践（四）：Paddle OCR文字识别器策略二

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾:文字识别器模型的策略介绍1.策略回顾总体本人负责2.本文所介绍的文字识别器模块策略（接上次）策略介绍二、序列化介绍1.文字识别器的架构2.基于架构的RNN网络与SRN网络介绍传统RNN网络存在的问题SRN的特色SRN构成SRN－PVAM并行视觉注意力模块SRN－GSRM全局语义推理模块SRN－VSFD视觉-语义融合解码器三、主要策略与代码解释文件rec_s
pinkray_c·2022-08-18 07:54

神经网络与深度学习书单

58674-6作者：[美]马丁T.哈根霍华德B.德姆斯马克H.比勒奥兰多·德·赫苏斯定价：99.00元出版时间：2018/01内容简介：本书是一本易学易懂的神经网络教材，主要讨论网络结构、学习规则、训练技巧和工程应用
hzbooks·2022-08-11 14:08

matlab应力比法,一种考虑隧道围岩应力分布的强度应力比岩爆判据方法与流程

目前对于岩爆的研究理论较多，但基于岩爆理论及岩爆破坏机制而提出的各种理论预测方法，在工程应用中尚存在准确率偏
勇气睿智自信幸运·2022-08-09 11:47

YOLOX：高性能目标检测的最新实践 | 报告详解

近年来，目标检测的工程应用研究中，YOLO系列以快速响应、高精度、结构简单以及容易部署的特点备受工程研究人员的青睐。同时，YOLO系列存在需要手工设定样本正负导致模型泛化能力较差的问题。
智源社区·2022-07-24 07:36

朴素贝叶斯算法与应用实例

机器学习在大数据浪潮中逐渐展示她的魅力，其实《概率论》、《微积分》、《线性代数》、《运筹学》、《信息论》等几门课程算是前置课程，当然要转化为工程应用的话，编程技能也是需要的，而作为信息
ssswill·2022-07-22 07:56

Python与PlantSimulation的socket交互

相信很多小伙伴都苦恼于PlantSimulation的学习资料太少，双方之间的交互成为我们科研或工程应用上的绊脚石。
李白不是程序员·2022-07-16 07:28

webpack5资源最佳加载方案

在前面几篇文章中，我们已经基础的如何运用一个webpack与webpack-cli从0到1搭建一个简单的react或者vue工程应用，其中我们使用了加载文件，我们在之前处理文件使用file-loader
·2022-07-03 10:46

图神经网络三剑客：GCN、GAT与GraphSAGE

前两者是目前应用比较广泛的图神经网络，后者则为图神经网络的工程应用提供
mishidemudong·2022-07-02 20:17

我的读研两年[zz]

另外，由于本人读研所学细分的专业属于工程应用类型，所以需要项目实践加深学习，请一些研究理论学问，家庭宽裕的同学（例如材料科学，或算法理论等等）切勿走这种打工读研路线，希望搞基础学问的同学们都能专心搞出厉害的论文和学问
apollowm·2022-06-29 23:10

基于adaboost算法的人脸检测_人脸检测算法实践

本篇文章包含内容：人脸检测工程应用中面临的问题人脸检测算法的发展过程工程中常用的人脸检测算法人脸检测算法案例详细说明一、人脸检测工程应用中面临的问题在实际工程应用中，常
weixin_39627408·2022-06-28 19:38

软件工程应用与实践（九）：Paddle OCR文字识别器策略七

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略1.2本文介绍策略二、RARE算法介绍2.1什么是RARE算法2.2RARE算法在文字识别模型中的实现算法实现流程RNN->Seq2SeqSeq2Seq->AttentionDecoder三、RARE算法在文字识别模型中的代码实现3.1代码位置3.2关键代码总结一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略策略的选用主要是用来增强模
pinkray_c·2022-06-21 07:44

python 数据平滑_数据平滑方法的原理和应用

一、简介在实际的工程应用中，经常会遇到初始结果噪声太多的问题，比如信号强度抖动的太厉害，比如视频流中的bbox抖动的太厉害，比如光谱信号抖动的太厉害等等，这时候就需要一些简单的滑动平均算法。
weixin_39663378·2022-06-20 09:52

首届中国国际新型储能技术及工程应用大会今日在长沙召开

中国储能网讯：12月1日，由由湖南省工业和信息化厅、湖南省商务厅、长沙市人民政府、中国化学与物理电源行业协会联合主办，100余家机构共同支持的湖南（长沙）电池博览会暨首届中国国际新型储能技术及工程应用大会在长沙圣爵菲斯大酒店召开
普通网友·2022-05-29 10:09

kalman滤波基础及matlab仿真_多传感器信息融合算法设计及仿真——信息融合算法分析...

在具体的工程应用时，应该根据应用领域、用途选择适用于工程项目的融合算法，图5.6显示了融合算法的具体分类。石显：多传感器信息融合算法设计及仿真——基于MATLAB的三层BP神经网络的
weixin_39564386·2022-05-28 07:44

点在多边形内判断方法matlab实现（点在凸包内、任意形状内判定）

3角度法（转角法）3.1角度相加法3.2改进角度法（matlab自带inpolygon函数方法）4叉积法（只适用于凸多边形）5网格法6二分法（O(logn)算法）7多个区域之间惯例声明：本人没有相关的工程应用经验
hyhhyh21·2022-05-27 11:14

Mandelbrot集Julia集分形的MATLAB实现（分形艺术）

惯例声明：本人没有相关的工程应用经验，只是纯粹对相关算法感兴趣才写此博客。所以如果有错误，欢迎在评论区指正，不胜感激。本文主要关注于算法的实现，对于实际应用等问题本人没有任何经验，所以
hyhhyh21·2022-05-27 11:44

【工程应用七】接着折腾模板匹配算法 （Optimization选项 + no_pregeneration模拟 + 3D亚像素插值）

Halcon的create_shape_model的函数中还隐藏了不少东西，对于一般的用户来说可能没有怎么关注，特别是Optimization参数，适当的选择该参数可以满足不同场景的需求。同时在亚像素这一块，最近也有了一些新的发现，特别是3D的亚像素。
Imageshop·2022-05-24 11:00

plc模拟量与通信控制应用实践_电气控制基础+PLC编程入门+工程应用实例

以S7-300/400PLC为主线电气控制基础+PLC编程入门+工程应用实例点击图片购买编辑推荐1.西门子S7300/400PLC应用广、市场占有率高2.本书通过大量的实验案例和真实的工程实例使学习和实践能融会贯通
weixin_39811036·2022-05-22 07:10

Android 混淆介绍

AndroidStudio自身集成Java语言的ProGuard作为压缩，优化和混淆工具，配合Gradle构建工具使用很简单，只需要在工程应用目录的gradle文件中设置minifyEnabled为true
mumuxi_·2022-05-17 19:35

【工程应用六】 继续聊一聊高效率的模板匹配算法（分水岭助威+蒙版提速）。

关于模板匹配算法的最新几点杂谈：1、用分水岭算法提取顶层金字塔的候选点，起到减少候选点的数量、加快函数速度的作用。2、形状匹配中蒙版功能的作用和实现细节。3、形状匹配的对比度参数自动实现。4、基于NCC的蒙版功能实现细节。
Imageshop·2022-05-16 16:00

物联网实训装置-物联网实训平台

物联网实训室效果图产品外观物联网实训装置产品结构物联网工程应用
武汉唯众智创·2022-05-13 08:57

matlab207a,MATLAB R2020a完全自学一本通

根据内容的侧重点不同，全书分为4部分，共24章：～5章为基础部分；第6～10章为数学应用部分；1～15章为工程应用部分；6～20章为不错应用部分，第21～24章为知识拓展部分。
weixin_42512509·2022-05-02 10:35

python三次样条插值拟合的树行线_数据分析中的插值与拟合(1) —— 插值

数据分析在科学研究和工程应用中非常有用，有时也很好玩。言归正传，在许多实际问题中，常常需要根据一些已有的数据，实现预测这些数据之外的信息，或解决与这些数据相关的一些问题。
weixin_39990558·2022-04-25 07:11

matlab二次多项式插值,MATLAB应用——多项式与插值函数

面对自然科学和工程应用中的难题，大部分人无从入手，而个别人却能短时间内给出切实可行的解决方案，其差别往往在于驾驭数学知识的能力不同。
weixin_39815879·2022-04-25 07:11

C++实战之 windows MFC 工程应用开发与框架原理完全剖析-夏曹俊-专题视频课程

C++实战之windowsMFC工程应用开发与框架原理完全剖析—714人已学习课程介绍本课程是Windows程序设计系列课程三部曲之二：WindowsMFC框架原理与工程应用开发。
夏曹俊·2022-04-24 11:07

yolo模型部署——tensorRT模型加速+triton服务器模型部署

将最近的工作做个记录，方便日后学习回顾：1.针对项目需求开发满足任务的模型，拿到任务就要去选相应的算法，由于是工程应用型，必须找填坑多的算法，这样遇到问题可参考的资料多。
小屋*·2022-04-16 07:56

【好文导读】人工智能和机器学习的富有启迪的文章2019

目录一、人工智能的科学问题二、人工智能教育三、人工智能的科学研究与工程应用图片来源：https://rainysingh.blogspot.com/2016/05/artificial-intelligence-is-no-match-for.html
苹果二·2022-04-11 19:32

【好文导读】人工智能和机器学习的富有启迪的文章2018

目录1如何看待当前人工智能发展的趋势2人工智能核心基础理论的发展3人工智能的科学研究与工程应用今天继续介绍2018年五篇文章，希望能帮助大家解决一些关于人工智能和机器学习的疑难问题，同时启发大家思考与行动
苹果二·2022-04-11 19:32

【好文导读】人工智能和机器学习富有启迪的文章2020

目录一、人工智能的科学问题二、人工智能技术趋势三、人工智能创业四、人工智能的科学研究与工程应用今天继续为大家介绍好文章，希望能帮助大家解决一些关于人工智能和机器学习的疑难问题，同时启发大家思考与行动。
苹果二·2022-04-11 19:32

如何使用卡尔曼滤波（Kalman Filtering）实现对物体运动轨迹的预测？（附源码）

在很多工程应用（雷达、计算机视觉）中都可以找到它的身影。同时，卡尔曼滤波也是控制理论
Demo_xxx·2022-04-09 07:54

python xgb模型 预测_时间序列预测（四）：使用XGBoost模型进行时间序列预测

biaobiaodeqiu：时间序列预测(三)：使用Keras搭建LSTMNetworks时间序列模型zhuanlan.zhihu.com项目实现的内容完全一致，本篇新增传统的监督回归问题训练方法，本文中选用的是目前工程应用比较广泛和有效的
weixin_39616416·2022-04-07 07:11

清华大学成功卫冕ASC18世界超算总决赛冠军，黑马上海科大斩获AI大奖

瓦功耗约束下自行设计超算系统，运行优化国际通行基准测试、人工智能机器阅读理解、2017年诺贝尔化学奖冷冻电镜技术的核心应用Relion、美国国家航空航天局（NASA）著名计算流体力学软件CFL3D等前沿科学与工程应用
weixin_33757911·2022-03-31 11:24

Verilog基础：语法、建模与案例，FPGA入门竟如此简单？

作者：Mr.Winter简介：主攻机器人与人工智能领域的理论研究和工程应用，业余丰富各种技术栈。
Mr.Winter`·2022-03-28 09:02

什么是分贝？如何计算声音分贝？一文解析Audition计算方法

在工程应用中，通常有很多的定义方式，但是主要分为以下两类：1.1功率类定义：两个同类功率量或可与功率类比的量之比值的常用对数乘以10等于1时的级差公式：NdB=10
第六维度研习社·2022-03-24 07:53

【工程应用五】 opencv中linemod模板匹配算法诸多疑惑和自我解读。

研究这个前前后后也有快两三个月了，因为之前也一直在弄模板匹配方面的东西，所以偶尔还是有不少朋友咨询或者问你有没有研究过linemod这个算法啊，那个效率啥的还不错啊，有段时间一直不以为然，觉得我现在用的那个匹配因该很不错的，没必要深究了。后来呢，还是忍不住手痒，把论文打出来看了看，又找了点资料研究了下，结果没想到一弄又是两个月过去了，中间也折腾了很久，浪费了不少时间。总算还是有点收获，稍微整理下做
Imageshop·2022-03-21 23:00
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